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지지플랏의 DataScience

(16) DSforS: Chap 7: 클러스터링(k-means,계층, GMMs)

이번글은 데이터 과학을 위한 통계 마지막 단원이자 내용인 클러스터링에 대해서 배운다. 크게는 k-평균클러스터링과 계층적 클러스터링, 모델 기반의 클러스터링의 원리와 차이 적용 방법에 대해서 기술한다.1. 책 목차7.2. k-평균클러스터링7.2.1. 간단한예제7.2.2. k-평균 알고리즘7.2.3. 클러스터해석7.2.4. 클러스터 개수 선정7.3. 계층적 클러스터링7.3.1.과 간단한 예제7.3.2. 덴드로그램7.3.3. 병합 알고리즘7.3.4. 비유사도 측정7.4. 모델 기반 클러스터링7.4.1. 다변량 정규분포7.4.2. 정규 혼합7.4.3. 클러스터 개수 결정하기7.5. 스케일링과 범주형 변수7.5.1. 변수 스케일링7.5.2. 지배 변수7.5.3. 범주형 데이터와 고워거리7.5.4. 혼납 데이터의 ..
Data Science/데이터과학을 위한 통계 2024. 6. 30. 18:41
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